基于MATLAB的误差校正粒子滤波器局部发散抑制系统

资 源 简 介

本项目实现了一种改进型粒子滤波器，通过误差校正算法动态评估粒子权重分布与状态估计误差，实时优化重采样策略并引入补偿机制，有效抑制局部滤波发散，显著提升滤波稳定性和估计精度。

详 情 说 明

基于误差校正算法改进的粒子滤波器局部滤波发散抑制系统

项目介绍

本项目设计并实现了一种改进型粒子滤波器，通过引入误差校正机制，有效抑制粒子滤波过程中出现的局部滤波发散问题。系统通过动态评估粒子权重分布和状态估计误差，实时调整重采样策略与误差补偿机制，提升滤波稳定性和估计精度。适用于非线性非高斯系统的状态估计问题，可广泛应用于目标跟踪、导航定位、信号处理等领域。

功能特性

• 误差校正机制：采用自适应误差补偿算法，根据状态估计误差动态调整粒子权重
• 重采样优化：结合系统重采样与残差重采样策略，平衡粒子多样性与估计精度
• 发散监测：基于Neff有效粒子数实时监测滤波发散趋势，及时触发校正机制
• 多维度输出：提供状态估计序列、误差分析、可视化图表及性能评估报告

使用方法

1. 准备输入数据：系统观测序列、过程模型参数、观测模型参数、初始状态估计等
2. 配置滤波参数：设置粒子数量、误差阈值等关键参数
3. 运行主程序：执行滤波算法并进行实时误差校正
4. 查看输出结果：分析状态估计序列、误差统计及性能评估指标

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 支持矩阵运算及统计工具箱
• 内存建议4GB以上（取决于粒子规模和数据维度）

文件说明

主程序文件实现了系统核心滤波流程，包括粒子初始化、状态预测、权重更新、发散检测与校正机制。具体负责整合观测数据与模型参数，执行改进的重采样策略，生成状态估计结果并输出性能分析图表。同时监控有效粒子数变化，在检测到发散趋势时自动激活误差补偿算法，确保滤波稳定性。